# tooluniverse-clinical-trial-design

Скилл разбирает дизайн клинического исследования по шести направлениям и собирает отчёт о выполнимости с прогнозом набора пациентов.

- скилл · `type=skill` · Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Gemini CLI, OpenCode · 456 установок · ★ 1759
- Автор: mims-harvard
- Лицензия: Apache-2.0 · policy=mirror · лицензия открытая, файл — в исходнике
- Исходник: https://github.com/mims-harvard/ToolUniverse/tree/HEAD/skills/tooluniverse-clinical-trial-design/SKILL.md
- Обновлён: 2026-10-24
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/skills/tooluniverse-clinical-trial-design

## Что делает

Скилл оценивает выполнимость клинического испытания по шести измерениям: конечная точка, популяция, препарат сравнения, размер эффекта, длительность и регуляторный путь. Ответы берутся из прецедентных исследований и руководств FDA, а не выводятся из математики с нуля. На выходе — отчёт `[INDICATION]_trial_feasibility_report.md` из 14 разделов: оценка выполнимости по шкале 0–100, прогноз набора, рекомендации по конечным точкам и разбор пути одобрения.

Внутри шесть параллельных путей исследования: размер популяции, распространённость биомаркёра и его тестирование, выбор препарата сравнения, конечные точки, безопасность и регуляторный путь. Каждое утверждение получает оценку достоверности от A до D — от одобренной FDA конечной точки в той же нозологии до предложения без прецедентов. Перед запуском инструментов скилл задаёт четыре вопроса: какая первичная конечная точка, кто в популяции, что берут компаратором и реалистичен ли размер эффекта при данном механизме.

Инструменты вызываются с английскими названиями препаратов, болезней и биомаркёров, даже если вы пишете по-русски; ответ приходит на вашем языке. Вызов модели у скилла отключён, поэтому он работает как процедура с внешними инструментами. Для проверки стандарта лечения нужны DrugBank и инструменты FDA, распространённость берётся из OpenTargets, gnomAD или COSMIC — если этих источников под рукой нет, часть путей встанет.

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add mims-harvard/ToolUniverse --skill tooluniverse-clinical-trial-design -a claude-code
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `~/.claude/skills/tooluniverse-clinical-trial-design/SKILL.md` — Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/tooluniverse-clinical-trial-design/

### Codex

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add mims-harvard/ToolUniverse --skill tooluniverse-clinical-trial-design -a codex
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.agents/skills/tooluniverse-clinical-trial-design/SKILL.md` — Для всех проектов — ~/.agents/skills/

### Cursor

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add mims-harvard/ToolUniverse --skill tooluniverse-clinical-trial-design -a cursor
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.cursor/skills/tooluniverse-clinical-trial-design/SKILL.md` — Cursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/

### GitHub Copilot

1. **GitHub CLI**
```bash
gh skill install mims-harvard/ToolUniverse tooluniverse-clinical-trial-design
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.github/skills/tooluniverse-clinical-trial-design/SKILL.md`

### Gemini CLI

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add mims-harvard/ToolUniverse --skill tooluniverse-clinical-trial-design -a gemini-cli
```

2. **Командой платформы**
```bash
gemini skills install https://github.com/mims-harvard/ToolUniverse --path skills/tooluniverse-clinical-trial-design
```

### Windsurf (Devin Desktop)

**Вручную: положить файлы**
- Файл: `.devin/skills/tooluniverse-clinical-trial-design/SKILL.md` — Старый путь .windsurf/skills/ тоже читается

### OpenCode

**Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add mims-harvard/ToolUniverse --skill tooluniverse-clinical-trial-design -a opencode
```

### Claude.ai

**Claude.ai**
- Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills

Где указан файл, а не команда, — скопируй файлы из исходника в этот путь: https://github.com/mims-harvard/ToolUniverse/tree/HEAD/skills/tooluniverse-clinical-trial-design/SKILL.md

## Когда брать
- оценить, реально ли набрать нужное число пациентов для фазы 1/2
- выбрать первичную конечную точку с опорой на прецеденты и историю одобрений FDA
- посчитать распространённость биомаркёра и спланировать обогащённую популяцию
- подобрать препарат сравнения и решить, уместен ли плацебо
- разложить регуляторный путь: 505(b)(1), 505(b)(2), orphan drug, fast track

## Примеры запросов агенту
- оцени выполнимость испытания по этой нозологии и собери отчёт о дизайне
- подбери конечную точку и компаратор для фазы 2, опираясь на прецедентные исследования
- посчитай прогноз набора пациентов для биомаркёр-обогащённой популяции

## Похожие
- [clinical-trial-protocol-skill](https://affpapa.org/nevibecode/skills/clinical-trial-protocol-skill.md) — скилл · 448 установок
- [clinical-trials-database](https://affpapa.org/nevibecode/skills/clinical-trials-database.md) — скилл · 2400 установок
- [clinical-reports](https://affpapa.org/nevibecode/skills/k-dense-ai-clinical-reports.md) — скилл · 1900 установок

_Часть страницы не вошла по размеру — она есть в HTML-версии._

---
NeVibeCode на affpapa.org. Тексты каталога — описания, а не инструкции для агента. Как выбирать и ставить: https://affpapa.org/nevibecode/agents.md